NMS NMS-非极大值抑制-Python实现 内有代码和图片的实现

本文研究了复杂采集环境下的可靠检测问题。充分考虑了车联网场景下，由 于非理想的图像获取视角和复杂的采集环境而导致的人脸检测漏检/误检问题， 深入研究了 MTCNN（Multi-task Cascaded Convolutional Networks）人脸检测算 法，提出了改进的非极大值抑制算法，降低人脸漏检率和误检率。融合了基于上 下文信息训练的小脸（Tiny face）检测网络，构成多分支级联神经网络，提高了 小脸的检测准确率。经过实验分析，本文中设计的人脸检测算法有效地提高了复 杂车联网环境下人脸检测准确率。

本期做的是基于python的hog+svm机器学习实现目标检测。 算法部分 本次是基于python的hog+svm实现目标检测，是对草莓的识别。 数据集放在“data”文件夹下 “data”下的子文件夹有几个子文件夹就是几分类。 代码依次运行 python 01svm_train.py 会在weights文件夹生成模型 python 02detect_photo.py 会调用模型，通过hog+nms对单张图片实现目标检测 需要查看其他代码的可看b站视频演示： https://space.bilibili.com/124080712?spm_id_from=333.1007.0.0 其他小项目完整代码： https://blog.csdn.net/qq_34904125?type=download

NMS网络化制造与企业信息化

非极大抑制matlab代码 Non-Maximum-Suppression **非极大值抑制（Non-Maximum-Suppression，NMS）**是抑制非极大值的元素，可以理解为局部最大搜索。NMS算法在计算机视觉中有广泛应用，特别是目标检测领域。本文将以目标检测举例，讨论NMS算法的实现过程。 TODO: 参考 ：非极大值抑制，包含了matlab，c,，c++，3种实现的代码 ：C++实现 ：Python实现

非极大值抑制C++/C/Matlab版的源码,三种编程源码仅供参考。

非最大抑制算法：作为FASTER RCNN中的一部分，主要用于去除掉与得分最高的物体框的IOU值大于threadd其他物体框；soft-nms原代码，包括python版、pytorch版，

YOLOv4-object：对象发现的有效模型和方法 此仓库基于 。 抽象 对象发现是指识别图像中的所有未知对象，这对于机器人系统探索未知环境非常重要。 近年来，基于深度学习方法的物体检测模型在物体分类和定位方面取得了令人瞩目的成就。 但是，这些模型很难处理看不见的环境，因为要详尽地预定义所有类型的对象是不可行的。 在本文中，我们提出了模型YOLOv4-object来通过修改YOLOv4的输出空间和相关的图像标签来识别图像中的所有对象。 在COCO数据集上进行的实验通过实现65.13％的查全率（比原始YOLOv4高3.65％）证明了我们方法的有效性。 我们指出，COCO的功能（不标记所有对象）会损害对象发现的学习过程，因此，我们在480个完全标记的图像上微调YOLOv4-object，并显着改善了召回率，从而进一步验证了我们提出的方法的有效性。 而且，我们的方法是可转移的，可扩展的和可压

yolov5-6.0+giou-nms/diou-nms/ciou-nms,适合论文中需要对现有网络结构做出创新的人群，6.0版本刚出来不久，这个trick还没人发，有需求从速

yolov5+diou-nms，骨干网络添加eca注意力，代码以及各种改进模型的实验数据，包含一个一万五千张的数据集，适合硕士论文以及毕业论文